一种基于机器学习的PM2.5浓度遥感估算方法
基本信息
| 申请号 | CN201910714838.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110595960B | 公开（公告）日 | 2021-05-14 |
| 申请公布号 | CN110595960B | 申请公布日 | 2021-05-14 |
| 分类号 | G01N15/02;G06N20/00 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 左欣;顾行发;程天海;郭红;余涛;王宛楠;孟璨 | 申请（专利权）人 | 廊坊空间信息技术研发服务中心 |
| 代理机构 | 北京中创云知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 肖佳 |
| 地址 | 100101 北京市朝阳区大屯路甲20号北 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于机器学习的PM2.5浓度遥感估算方法，采用符合精度要求的气溶胶光学厚度数据与对应的PM2.5浓度数据形成数据集，基于机器学习方法完成样本学习和数据测试，对测试结果进行精度验证，并调整机器学习决策树的参数使其达到精度要求，通过最终得到的决策树计算模型进行不同天气情况下的PM2.5浓度估算。本发明的基于机器学习算法的PM2.5浓度遥感估算方法可以快速、有效的进行不同天气状况下PM2.5浓度遥感估算，弥补传统方法在处理速度、模型普适性上的不足，为开展大气污染防治提供更为精确的数据支撑。 |
